import numpy as np
import pandas as pd
# 随机数种子
np.random.seed(0)

# 已学习的 range(start, stop, step)
# pandas还可以处理时序序列，也就是有时间先后顺序的
daterange = pd.date_range(start='20250426',     # 开始时间
              periods=15,           # 周期次数/重复次数
              freq='D'              # 步幅【D-天 W-周 M-月 Y-年】
              )
print(daterange)
print("===========================")
# 1、创建Series数据——半月的营业额数据
s = pd.Series(np.random.randint(10, 100, 15),
              index=daterange)
print(s)
print("===========================")
# 2、扩展窗口，计算累计销售总额
expand_sum = s.expanding().sum()
print(expand_sum)


# 3、滚动窗口  对比 resample重采样    计算一周的销售总额
# 3.1 滚动窗口——没有真正的按周计算，只是在累计七天内的
roll_7_sum = s.rolling(window=7).sum()
print(roll_7_sum)

# 3.2 resample 重采样
resample_7_sum = s.resample('W').sum()
print(resample_7_sum)